检索结果-南通市图书馆

铁道科学与工程学报 2024年

作者：程翔朱禹熹贾林湖南铁道职业技术学院人工智能学院重庆理工大学材料科学与工程学院湖南工业大学轨道交通学院

作为列车安全维护的重点问题，列车轮对表面缺陷检测性能易受低算力、多尺度和复杂背景等因素的制约。这使得许多基于深度学习的目标检测算法难以完全发挥其性能。针对以上问题，提出了一种基于多尺度可分离蒸馏网络的列车轮对踏面缺陷... 详细信息

作为列车安全维护的重点问题，列车轮对表面缺陷检测性能易受低算力、多尺度和复杂背景等因素的制约。这使得许多基于深度学习的目标检测算法难以完全发挥其性能。针对以上问题，提出了一种基于多尺度可分离蒸馏网络的列车轮对踏面缺陷检测算法(D-MSCNet)。在该方法中，首先设计一种由跨层可分离特征提取模块(CSEM)和多尺度可分离下采样模块(MSDM)组成的主干网络(MSA-ResNet)。其中，CSEM模块通过在残差架构中引入深度可分离卷积、扩展卷积、通道压缩和跨层连接机制来保证它能在不显著增加计算量的同时丰富特征信息、扩大感受野。多尺度可分离下采样模块(MSDM)通过引入多尺度特征融合机制和注意力模块以在下采样任务过程中提高多尺度特征信息、弱化背景信息。其次，设计了一种新的主从区域知识蒸馏策略来有效地压缩和简化模型。它首先根据标签中的Ground Truth划分主要和次要蒸馏区域，然后将两者作用于各个回归分支之间以执行知识蒸馏任务。最后，在实际列车轮对踏面数据集上进行了实验分析，对比实验表明当所提方法 D-MSCNet在加载小参数网络(MSA-ResNet18)时，其MAP=64.9%、FPS=85优于大多数对比方法，表明了该方法能够有效地平衡检测速度和检测精度。此外，通过消融实验、模块对比实验以及可视化分析进一步验证了所提方法的有效性和优越性。

关键词：轮对踏面缺陷知识蒸馏无锚检测器多尺度特征模块深度学习

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基于改进YOLOv5的机车轮对踏面缺陷检测

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电脑知识与技术 2024年第19期20卷 14-16,19页

作者：曹勇飞乌伟顾焱西京学院陕西西安710000

针对传统机车轮对踏面缺陷检测方法难以准确、快速、有效地检测出踏面缺陷的问题,文章提出了一种基于YO⁃LOv5算法的两阶段目标检测模型。首先,对YOLOv5检测网络采用Ghost进行轻量化设计,并引入注意力机制以强化重要特征的表达能力,从而... 详细信息

针对传统机车轮对踏面缺陷检测方法难以准确、快速、有效地检测出踏面缺陷的问题,文章提出了一种基于YO⁃LOv5算法的两阶段目标检测模型。首先,对YOLOv5检测网络采用Ghost进行轻量化设计,并引入注意力机制以强化重要特征的表达能力,从而提高模型的检测速度,降低模型复杂度。同时,精简踏面提取特征融合网络结构,改进原始先验框以适配数据集。实验结果表明:在踏面提取阶段,算法仅损失0.26%精度的基础上,检测速度提高了43.4%;在缺陷检测阶段,检测精度提高了1.72%,检测速度提高了30.4%。改进后的模型算法复杂度显著降低,具有一定的工程应用价值。

关键词：计算机视觉深度学习 YOLOv5 轮对踏面缺陷

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